Ignas Narbutas bắt đầu làm việc với các giải pháp Virtual Agent từ năm 2017. Kể từ đó, ông đã có những nghiên cứu chuyển sâu vào các cải tiến và tích hợp với Trợ lý Ảo. Bài viết này mô tả các đặc điểm chính của ChatGPT và so sánh nó với Watson Assistant với quan điểm của Ignas Narbutas.
Do ChatGPT của OpenAI hiện đang là một chủ đề nóng, nên có nhiều người đang quan tâm và muốn tìm hiểu sự khác biệt giữa ChatGPT và các công nghệ hiện có như Watson Assistant (tương tự như Lex, DialogFlow, Luis).
Hãy bắt đầu với ChatGPT là gì. Đây là một mô hình tiên tiến được đào tạo với dữ liệu mở từ khắp nơi trên internet. Dữ liệu đào tạo chứa hàng tỷ dòng mã từ GitHub và văn bản được con người tạo ra của của Internet công cộng. Nó có API để bạn có thể sử dụng lại mô hình này trên hệ thống của bạn. Bạn có thể đặt xác suất cho các câu trả lời. Có nghĩa là câu trả lời xác suất cao nhất sẽ được chọn và lặp lại nhiều hơn. Giảm giá trị xác suất, mô hình sẽ có khả năng chấp nhận nhiều rủi ro hơn và sẽ đưa ra nhiều câu trả lời ngẫu nhiên hơn.
Bạn có thể gửi thông tin tới ChatGPT thông qua một hộp thoại dạng văn bản. Đây là cách chúng ta tương tác với ChatGPT và nhận kết quả phản hồi từ ChatGPT.
Bạn cũng có thể gửi hướng dẫn và dữ liệu mẫu để các nội dung hướng dẫn được áp dụng ngay. Chẳng hạn yêu cầu sửa lỗi ngữ pháp trên văn bản được cung cấp, v.v. Hoặc bạn có thể cung cấp một văn bản và yêu cầu giải thích nó cho một đứa trẻ nhỏ. Một ví dụ thú vị là yêu cầu giải thích định nghĩa vật lý phức tạp như phương trình Schrodinger trong cơ học lượng tử cho một bạn nhỏ lớp 2.
Các đặc điểm chính:
STT | ChatGPT | Watson Assistant |
1 | Sử dụng mô hình học máy được đào tạo trước từ các mẫu sẵn có trên Internet | Sử dụng mô hình học máy dựa trên việc đào tạo đặc thù của từng doanh nghiệp |
2 | Các tinh chỉnh có thể được thêm vào các mô hình đang sử dụng. | Mô hình có thể được đào tạo theo từng lĩnh vực và sẽ chỉ được đạo tạo theo nhu cầu xác định. |
3 | Mô hình được đào tạo theo các mốc thời gian cố định. Ví dụ bản tháng 6-2021 hoặc bản tháng 10-2019. | Mô hình được đào tạo lại và cải tiến tại bất kỳ thời điểm nào theo nhu cầu |
4 | Có thể gửi kèm ví dụ để có kết quả trả về tốt hơn. | Chỉ có văn bản được gửi đến dịch vụ. Không có ví dụ. |
5 | Luôn có thành phần chưa được tinh chỉnh, đây chính là lý do hệ thống có những câu trả lời sai. | Watson Assistant không thể trả lời sai nếu nó không hiểu mục đích. Luôn có một câu hỏi về mục đích “Còn gì khác nữa không?” để ta có thể tìm thêm các giải thích hoặc bàn giao lại công việc cho một người hỗ trợ khác. |
6 | ChatGPT được đạo tạo bằng tất cả các ví dụ trên internet. Cả ví dụ tốt và xấu. Nó có mô hình điều chỉnh có thể dò được các lời hội thoại mang tính thù địch nhưng nó chỉ tốt bằng mức độ được đào tạo. Và nó đã được đào tạo trước đó. Vì thế việc điều chỉnh sẽ phụ thuộc vào một bên thứ ba. | Các phản hồi không phù hợp như các câu trả lời mang tính thù địch, hoặc có nội nhạy cảm về phân biệt đối xử theo giới tính, theo chủng tộc sẽ được loại bỏ. Vì mô hình được đào tạo theo mong muốn của chúng ta. |
7 | ChatGPT được sử dụng thông qua API. Nó không có hệ thống điều phối hay tích hợp với hệ thống của bên thứ ba. | Watson Assistant có khả năng tích hợp với hệ thống bản ghi, dịch vụ hỗ trợ khách hàng và các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng. |
8 | Chỉ được cung cấp trên Azure và không có phiên bản On-Prem | Nhiều lựa chọn dịch vụ cloud hoặc On-Prem, miễn là chạy trên Cloud Pak for Data. |
Tham khảo:
https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-comparison-watson-assistant-ignas-narbutas